[rapa3기][2조][실시간 운영체제 기반 차량 제어 시스템] AI-G 보드 YOLOv8 모델 실행 시 Signal 11 (Segmentation Fault) 발생 질문드립니다

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안녕하세요, 사전에 커스텀 데이터셋 이용하여 학습한 yolov8m 모델을 이용하여 tcnnapp을 통해 AI-G 보드에서 객체 인식 관련 개발을 진행 중 입니다.

  1. 환경 정보

  • Target Board: Telechips AI-G (TOPST)

  • SW Stack: Enlight SDK v0.9.9, tcnnapp

  • Model: YOLOv8m (Fine-tuned, Single Class - Stop Sign)

  • Input: Camera (/dev/video2)(imx219)

  1. ONNX 추출: extract_yolo_onnx.sh를 통해 YOLOv8의 6개 출력 레이어(Box 3, Class 3)를 추출했습니다.
  2. Grid 정보 생성: default_box_generator.py를 사용하여 1개 클래스(nc: 1)에 맞는 grid_info.bin 생성 완료했습니다.
  3. 컴파일 : converter.py를 사용하여 .enlight 파일 생성했습니다.

    • 사용 옵션: --type obj, --num-class 1, --yolo-version v8, --enable-letterbox, --output-order cl, --enable-track 등.

    • --dfl-reg-max 16 옵션은 추가한 경우와 제외한 경우 모두 시도했습니다. (정확한 명령어는 댓글에 첨부하겠습니다.)

  4. 양자화 : quantizer.py를 통해 INT8 양자화 모델 생성 완료했습니다.

보드에서 tcnnapp을 통해 모델을 로드하고 실행하는 시점에서 Signal 11이 발생하며 앱이 강제 종료됩니다.

tcnnapp -i camera -o rtpm -n ./stop_sign_1_quantized/ 로 실행 후 Input mode init Done 뜨면 start 버튼을 눌렀습니다.

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image715×224 6 KB

  1. converter.py에서 --num-class 1을 설정했으나, tcnnapp 내부의 C++ 후처리 로직이 COCO(80개 클래스) 기준으로 고정되어 있어 메모리 접근 오류가 발생할 가능성이 있는지 궁금합니다.

  2. npu_fd - network loading failed 로그가 뜨는 원인이 모델의 텐서 구조 불일치 때문인지, 아니면 NPU 드라이버와의 호환성 문제인지 확인이 필요합니다.

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안녕하세요 TOPST 매니저입니다. 우선 변환하시는데 사용하신 명령어들과 모델 파일에 대해 전달해주시면 빠르게 확인 후 답변드리도록 하겠습니다.
감사합니다.

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python ./EnlightSDK/converter.py ./input_networks/best_1_extrac.onnx \
--type obj \
--add-detection-post-process ./input_networks/best_1_extrac.bin \
--dataset Custom \
--dataset-root ./calib_images \
--num-images 200 \
--output ./output_networks/stop_sign_ffinal.enlight \
--mean 0 0 0 \
--std 1 1 1 \
--num-class 1 \
--yolo-version v8 \
--enable-letterbox \
--dfl-reg-max 16 \
--output-order cl \
--enable-track


python ./EnlightSDK/quantizer.py \
./output_networks/stop_sign_ffinal.enlight \
--output ./output_networks/stop_sign_ffinal_quantized.enlight

python ./EnlightSDK/compiler.py \
    ./output_networks/stop_sign_ffinal_quantized.enlight \
    --th-iou 0.5 \
    --th-conf 0.5

이후 Build Object 과정 진행했습니다.

tcnnapp -i camera -p /dev/video2 -o display -n ./stop_sign_ffinal_quantized

===

python ./EnlightSDK/converter.py ./input_networks/best_1_extrac.onnx \
--type obj \
--add-detection-post-process ./input_networks/best_1_extrac.bin \
--dataset Custom \
--dataset-root ./calib_images \
--num-images 200 \
--output ./output_networks/stop_sign_1.enlight \
--enable-track \
--enable-letterbox \
--mean 0 0 0 \
--std 1 1 1 \
--num-class 1 \
--dfl-reg-max 16 \
--yolo-version v8 \
--output-order cl

python ./EnlightSDK/quantizer.py \
./output_networks/stop_sign_1.enlight \
--output ./output_networks/stop_sign_1_quantized.enlight

python ./EnlightSDK/compiler.py \
./output_networks/stop_sign_1_quantized.enlight \
--th-iou 0.5 \
--th-conf 0.5

이후 Build Object 과정 진행했습니다.

tcnnapp -i camera -p /dev/video2 -o display -n ./stop_sign_1_quantized

===

사용한 파일들은 아래와 같습니다.

감사합니다.

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안녕하세요.
제가 변환 후 확인하니 정상동작하는걸 확인하였습니다.
build_network 디렉터리에서 후처리 빌드 이후에 생성된 net.so를 변환하신 네트워크 파일에 전송하셨을까요? 해당 파일이 후처리를 위해 필요한 바이너리 파일이기 때문에 존재하지 않을 경우 에러가 발생할 수 있습니다.
확인 한번 부탁드립니다.
감사합니다.

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안녕하세요 작성자입니다. 어떤 이유인지 모르겠지만 게시물이 신고당했다고 하여 댓글을 달지 못하는 상태라, 부득이하게 같은 팀 팀원분의 계정으로 답글 남깁니다.
다시 시도해보니 작동되는 것을 확인했습니다. 과거에 여러 시도를 하다가 Makefile을 건들여 그것이 문제였던 것 같습니다. 도움 주셔서 감사합니다.

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